智能周报｜Meta和Google把对标GPT-4提上日程；英伟达在AI领域有20笔投资；英国初创公司推出能解释行为的自动驾驶系统
撰文 | 新皮层小组
编辑 | 吴洋洋
OpenAI的护城河正在变窄。
经过大半年追赶，ChatGPT所基于的GPT-3.5正变得越来越没有那么高不可及，很多公司发布的模型，比如Anthropic的Claude和Inflection的Pi都凭借其模型能力和具有特点的产品设计，从ChatGPT那里抢到了大量用户和不菲投资。目前，两家公司的估值都达到40亿美元，仅次于OpenAI。
而人才和资本雄厚的大公司对OpenAI的追赶已推进到GPT-4阶段。本周，硅谷两家科技巨头都被爆料了它们在对标GPT-4模型方面的开发计划或进度。Facebook的母公司Meta计划2024年年初开始研发并于当年推出对标GPT-4的新AI模型，Google则被报道已经开始测试对标GPT-4的多模态模型「Gemini」。虽然两家公司现有最先进的大模型Llama 2和PaLM 2都尚未获得与GPT-3.5齐名的声誉，但这并不妨碍它们多条腿走路——同时在好几个技术路线上布局。
这既后发者的优势，它们不必将现有大模型做得像GPT-3.5那么好之后，再去开发和训练更先进的类GPT-4模型；同时也是大公司的优势，无论Meta还是Google，都不缺AI人才，也不缺资金。重要的是，这些经历了互联网、移动互联网等多个技术浪潮的公司都学会了一件事，那就是“技术的定义就是没有护城河”，而行业格局重塑的时间窗口转瞬即逝，再重的大象也要在这时候学会跳舞。
每家公司都有危机感，英伟达也不例外。自ChatGPT发布以来，这家卖「铲子」的公司就一边卖出铲子，一边买进多个有潜力的生成式AI公司。数据公司PitchBook统计，英伟达今年已经完成了近20笔风投交易，其中一半的公司（Adept、Cohere、Synthesia、Runway、Inflection、Stability、Hugging Face、AI21 Labs、Imbue）都已迈入独角兽行列，另外几家被投公司则要么与AI药物研发有关，要么与AI云计算有关。同时，英伟达也在与微软、Google、亚马逊等云计算巨头谈判，租用它们的数据中心，运行自己名为「DGX Cloud」的云服务，从而使自己从一个仅仅售卖「铲子」的公司，变成直接面向开发者的云计算公司。没有哪家云计算巨头甘愿只当房东，但面对AI芯片的稀缺，微软、Google、甲骨文已经妥协了，没妥协的只剩下亚马逊。
新旧势力之间的技术路线、战略选择、公司管理上的多重竞赛，以及上下游产业间的竞合，还会持续一段时间，但不会很长，很多初创公司从风口到被资本抛弃，或者很多大象从巨头到倒下，都是两三年之内的事。
硅谷已上演的一切剧情都是中国人工智能公司最好的教材。随着本周阿里「通义大模型」和腾讯的「混元大模型」获批，国产大模型们都已在市场上就位。它们将如何在产品、应用和技术迭代层面竞赛是值得期待的另一条故事线。一个与硅谷类似的现象是，当每家跟科技沾点边的公司都推出了大模型——不管是全自研的还是基于一些开源模型精调出来的，都让生成式AI这项技术变得不再像ChatGPT刚发布时那样令人心生敬畏，因为不管80分还是60分，或者40分，你问各大公司的模型，它们总能给你「生出」点东西。（如果你还没亲自上手试过这些模型的性能，可以移步我们做过的一个测评实验）
问题恰恰就在这里，从0分到40分和从40分到60分，都不是太难的事。但如果因此认为「这技术也没什么嘛」或者「GPT-4也没多了不起嘛」，就是危险的。从60分到80分的困难度并不等于从40分到60分，同样，从80分到99分，难度也肯定不同于从60分到80分。我们在测评实验结尾的问卷调查也证明了这一点，虽然总参与人数没有那么多（93位），但票数分布说明了一切：60%的参与者愿意聘请ChatGPT当老师，投给Claude的票占了20%，而文心一言、通义千问、讯飞星火、智谱AI、百川大模型获得的支持率都是个位数。尤其讯飞星火，它获得了一票，不知道投出这一票的是否是利益相关人士。
如果OpenAI正在攻克的区间是从80分到99分，中国公司仍在奋斗的就相当于从60分到80分。不要以为这20分的差距没啥重要的，爱马仕的包包和义乌产的手提袋都可以装东西，但人工智能不是小商品，没有回答问题的精度就没有一切。最后的「自动驾驶篇」有助于理解这一点。
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Key Points
大模型篇
Meta计划2024年推出新的AI模型，对标GPT-4；
Google开始测试对标GPT-4的多模态模型「Gemini」。
英伟达篇
英伟达进军云服务市场，合作遭亚马逊AWS拒绝；
英伟达今年已在泛AI领域有20笔投资。
自动驾驶篇
Wayve推出能解释其行为的自动驾驶系统Lingo-1；
华为发布新车，称无限接近L3智能驾驶。
大模型篇
Meta计划2024年训练和推出新的AI模型，对标GPT-4
9月10日媒体报道称，Meta计划在2024年年初开始训练新的AI模型，期待新模型功能与OpenAI最新的GPT-4一样强大。
Meta为此正在建立自己的数据中心
知情人士透露，Meta在微软的云计算平台Azure上布局了其大模型Llama 2，但接下来Meta准备在自己建设的基础设施上训练新模型。因此，Meta一直在购买用于训练AI模型的英伟达H100芯片，建设自己的数据中心。
Meta现有模型与GPT-4差异在哪里？
新皮层曾报道，Meta现已发布两代大语言模型Llama和Llama 2。相较于LIama，LIama 2接受了2万亿个token的训练，训练数量比LIama（1.4万亿）多了40%。而且，其可处理的文本长度也是LIama的两倍。
Llama 2的最强版本有700亿个参数，OpenAI未透露过GPT-4的参数，但估计模型大小是Llama 2的20倍——参数达1.5万亿个。
Meta计划在2024年年初开始训练的新模型或将扩大参数，从而使模型得到更多数据的训练，变得更大。不过，也有一些AI专家认为，不必达到一样的规模，大模型也可能有其他办法实现GPT-4的功能。
除了Meta，Google也已开始对标GPT-4
训练比Llama 2更强的模型，是扎克伯格在Meta落后于竞争对手后努力追赶的一部分。在此之前，业界主流公司都仍努力追赶GPT-3.5，尚未将GPT-4列入研发计划。
不过Meta不是唯一已经将GPT-4提上日程的公司。Google也在两条腿并行，除了对标GPT-3.5的PaLM系列，对标GPT-4的多模态模型Gemini（双子星）已在由Google Brain和DeepMind合并而成的团队开发。
参考链接：
https://www.wsj.com/tech/ai/meta-is-developing-a-new-more-powerful-ai-system-as-technology-race-escalates-decf9451?page=1
Google开始测试对标GPT-4的多模态模型「Gemini」
9月15日，Google被爆料已经向小部分公司开放了其多模态模型「Gemini」（双子星）的早期版本。
「Gemini」是Google对标GPT-4开发的多模态模型，最早在今年5月Google召开的全球开发者大会上被宣布。当时，Google发布了其第二代大语言模型PaLM 2，对标GPT-3.5。
「Gemini」背后的开发团队是Google DeepMind
4月20日，Google宣布将旗下两个AI团队Google Brain和DeepMind合并，成立名为「Google DeepMind」的新部门，由DeepMind创始人Demis Hassabis担任CEO，Google Brain负责人Jeff Dean则担任新部门的首席科学家。DeepMind是Google 2014年收购的人工智能初创公司，位于伦敦。
两个团队此前都想开发对标GPT-4的产品，因而都需要大量计算资源，两支团队最终决定合作开发。
目前正在测试的是「较大」版本的Gemini，但不是「最大」的那个版本
与大语言模型PaLM 2相同，Gemini也将提供多种规格和功能。信源消息称，Google向开发者提供的是相对较大的Gemini版本，但不是正在开发的最大版本，后者将更接近GPT-4。正在测试的Gemini提供了包括聊天机器人、代码编写工具，以及根据用户需求生成图像等。
6月，Demis Hassabis在接受采访时指出，Gemini将整合使用了强化学习和树搜索的AlphaGo。树搜索是一种算法，会通过随机模拟评估可能的决策，然后选择最优解。
7月的媒体报道称，Google联合创始人Sergey Brin与一组研究人员密切合作开发Gemini，每周有三四天到访加州山景城的办公室。在研发外，Brin还负责Gemini项目所需技术人才的招聘环节。
8月，有媒体爆料称，Google在使用YouTube视频脚本来训练Gemini。爆料人士还透露，计划在今年秋季推出的Gemini在文本生成、根据上下文生成图像等功能外，还可能实现流程图分析、通过语音控制软件等功能。
GPT-4的竞争对手正变得越来越多
今年9月，半导体研究公司SemiAnalysis报告称，Google即将推出的大语言模型Gemini将比GPT-4强大5倍，给出的依据是Google拥有充足的财务资源。也有人认为，Google有大量的专有训练数据可能让Gemini功能强大，包括Google搜索、YouTube视频、Google图书和Google学术搜索等。
此外，Meta也计划在2024年年初开始训练、并于同年推出对标GPT-4的模型，为此购买了大量英伟达H100芯片。
还有苹果公司。传闻苹果公司每天向自己的人工智能模型Ajax投入数百万美元。
参考链接：
https://www.theinformation.com/articles/google-nears-release-of-gemini-ai-to-rival-openai
英伟达篇
英伟达今年已在泛AI领域有20笔投资
9月15日，根据金融数据公司PitchBook统计，英伟达在今年已经完成了近20笔风投交易，涉及生物技术、机器人、生成式AI等多个领域，成为人工智能的主要投资者之一。
英伟达疯狂押注人工智能
据统计，仅2023年第3季度，英伟达就参与了11 笔融资交易，其中大部分是与人工智能相关的初创公司。上一个季度，该公司进行了8笔风险投资交易。而从2005年开始，英伟达在任何一个季度的交易都没有超过4笔。
•①2月，收购模型压缩公司OmniML，英伟达计划将该技术整合到英伟达软件中，这样大语言模型就能在英伟达芯片驱动的服务器上更高效地运行；
•②3月11日，投资机器人公司Serve Robotics；
•③3月14日，参与了生成式AI公司Adept的3.5亿美元B轮融资；
•④4月20日，参与AI云计算公司CoreWeave的2.21亿美元B轮融资；
•⑤6月8日，领投加拿大AI初创公司Cohere的2.7亿美元C轮融资；
•⑥6月13日，投资数字人公司Synthesia 9000万美元；
•⑦6月29日，参与文生视频公司Runway的1.41亿美元融资；
•⑧6月29日，参与主打情感陪伴的AI公司Inflection的13亿美元融资；
•⑨6月29日，参与文生图/视频公司Stability的1.4美元融资；
•⑩7月8日，参投德国生成式AI公司Aleph Alpha 1.12亿美元，Aleph Alpha正在开发大语言模型Luminous；
•⑪7月14日，投资基于AI的药物研发公司Recursion 5000万美元；
•⑫7月19日，与云服务初创公司Lambda Labs谈判收购后者价值3亿美元的股份；
•⑬8月23日，参与AI社区Hugging Face的2.35亿美元D轮融资；
•⑭8月29日，参与AI制药公司Superluminal Medicines的3300万美元的种子轮融资；
•⑮8月31日，参与以色列生成式AI初创公司AI21 Labs的1.55亿美元融资；
•⑯8月29日，参与GPU.Net种子轮融资，GPU.Net通过提供去中心化的GPU 基础设施来满足生成式AI；
•⑰9月7日，参与初创公司Inceptive的1亿美元融资，Inceptive将人工智能用于mRNA疫苗开发；
•⑱9月7日，参与智能体开发公司Imbue的2亿美元B轮融资；
•⑲9月12日，参与硅谷AI芯片初创公司Enfabrica的1.25亿美元融资；
⑳9月14日，参与数据分析和人工智能软件制造商Databricks的5亿美元新融资。
英伟达为什么要这么做？
•押注并推动生成式AI
英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾表示，一个新的计算时代已经开始。全球各地的公司正在「从通用计算向加速计算和生成式人工智能转型」。从财报上看也是如此，在2023年第二季度，英伟达数据中心相关业务（即向各云计算公司销售AI芯片）的营收达到了103.23亿美元，环比增长141%，同比增长171%，远高于上一财季的42.84亿美元。
不过，伴随着生成式AI的不断发展，GPU供需会趋于平衡，英伟达的增长也会一定程度放缓。而英伟达在这个过程中能做的是，投资更多的生成式AI公司——让生成式AI停留在青春期。此外，英伟达投资初创公司，同时也从这些公司身上获得收入。被投资的生成式AI公司大多数也是英伟达的客户，对GPU芯片有大量需求。
•涉猎云计算业务
在生成式AI的大时代，英伟达并不满足仅作为提供GPU的上游供应商，它同时也在觊觎下游的云计算业务——正是包括微软Azure、Google、亚马逊AWS、阿里云等在内的云计算平台，推升了英伟达今年以来的业绩。
新皮层曾报道，今年3月，英伟达就面向市场推出了一项名为「DGX Cloud」的AI云计算服务。该服务提供英伟达AI芯片和英伟达AI软件，使企业不需要部署成本昂贵的设备，仅通过浏览器就可以访问自己的AI超级计算机。英伟达称，这是一个价值3000亿美元的机会。
英伟达开展这项服务的方式就是在微软、Google和甲骨文等云计算公司的数据中心租用服务器，由英伟达提供芯片，然后由英伟达负责将服务器租给AI开发者。迫于压力，微软、Google和甲骨文都同意了此项计划，但亚马逊的云计算平台AWS拒绝了。
参考链接：
https://www.crunchbase.com/organization/nvidia/company_financials
https://foresightnews.pro/article/detail/38166
英伟达进军云服务市场，合作遭亚马逊AWS拒绝
据报道，微软、Google和甲骨文已同意让英伟达租用它们的数据中心运行自己名为「DGX Cloud」的云服务，但亚马逊的云计算平台AWS并没有同意这项提议。
英伟达也要做云计算业务了
伴随以OpenAI的ChatGPT为代表的AI应用愈加普遍，AI软件开发商对英伟达的AI芯片需求激增，而云服务供应商通常缺乏足够的英伟达GPU算力。在这个时刻，英伟达向多家云服务提供商提出了一项不同寻常的计划——DGX Cloud。
DGX Cloud于今年3月正式推出，是面向更广泛商业顾客的一项AI云计算服务。该服务提供英伟达AI芯片和英伟达AI软件，使企业不需要部署成本昂贵的设备，仅通过浏览器就可以访问自己的AI超级计算机。英伟达称，这是一个价值3000亿美元的机会。
亚马逊AWS担心变成英伟达的房东
在DGX Cloud计划中，英伟达希望在云计算公司的数据中心租用服务器，由英伟达提供芯片，然后由英伟达负责将服务器租给AI开发者。此举使得英伟达与各大云计算平台构成竞争关系，这些云计算平台原本是购买其AI芯片的客户。DGX Cloud计划使得英伟达可以跳过这些云计算平台直接服务客户，云计算平台因此被变成了仅仅是房东的角色。
Bernstein分析师Stacy Rasgon指出，亚马逊AWS不参与英伟达云服务的关键原因在于，英伟达才是真正拥有客户关系的人。目前来看，英伟达的云服务并不一定会抢走云服务提供商的现有收入，但这种交易可能会导致英伟达与客户建立更直接的关系，也有机会销售更多相关的人工智能软件，而其他云服务商可能会因此失去部分客户。
微软、Google和甲骨文不得不低头，因为能提供AI芯片的公司只有英伟达
而英伟达即将发布备受期待的新型芯片H100，这使得传统的云服务提供商不得不对英伟达的提案低头。知情人士称，微软、Google和甲骨文都同意了此项计划。电话会议中，英伟达公司创始人兼CEO黄仁勋称，云服务提供商「很喜欢这项新的云服务业务」。然而，除了甲骨文在今年3月发表了一篇相关新闻稿之外，其他云服务提供商并没有公开正式推广这项业务。
参考链接：
https://www.theinformation.com/briefings/aws-rejected-nvidias-power-play-in-cloud-services
自动驾驶篇
Wayve推出能解释其行为的自动驾驶系统Lingo-1
7月14日，英国初创公司Wayve推出了新的用于自动驾驶的模型Lingo-1，该模型可以对驾驶场景做出分析，并通过回答问题来澄清和解释其决策依据。例如，当汽车接近斑马线时，发现有行人正通过斑马线，它会解释汽车为什么会放慢速度，并在斑马线前停止。
图片来源：Wayve官网
模型Lingo-1如何工作？
Lingo-1是一个将Wayve自研的自动驾驶系统与某种大语言模型（LLM）组成的混合模型，也就是视觉-语言-动作模型（visual-language-action，VLAM）。该模型可以将视频数据和驾驶数据（汽车每秒采取的动作），与捕捉汽车所看到的和所做的事情的自然语言描述进行同步。
新皮层曾报道过类似模型，Google DeepMind所推出的新款机器人Robotic Transformer 2 (RT-2)，就是将大语言模型作为一种「visual-language model」（VLM，视觉-语言模型），然后将基于真实物理环境训练的数据加载到该VLM上，由此获得「visual-language-action」（VLA，视觉-语言-动作模型）。相较于过去为特定任务编写指令、或者完全靠端到端强化学习训练的模型，混合模型能够让操作者通过自然语言指示RT-2机器人完成任务，哪怕是它未接受过训练的任务。
根据Wayve公司提供的演示案例，当测试车辆在T字路口尝试左拐时，Lingo-1对驾驶行为作出了解释：
•我正在保持静止，因为前方车辆也停了下来
•前方车道已经畅通，我现在正在加速
•我正在路口刹车
•我现在要走了，因为车道已经畅通了
•遵循路线完成左转
在该公司本周提供给《麻省理工科技评论》的演示视频中，Wayve公司CEO Alex Kendall播放了一辆捷豹I-PACE测试车载摄像头拍摄的视频，他随机选中了视频节点，并在右侧输入框内输入问题，Lingo-1也能顺利完成对话。
不过，Lingo-1并不总是能回答对问题
当英国《金融时报》记者询问Lingo-1是否可以把车停在左边有公交车站的地方时，它说可以。在自动驾驶场景中，这种回答如果只是对行动后的「解释」，可能还造不成什么危害。但如果它代表的是行动前的「决策」，就会产生危险。
与人类答案相比，Lingo-1的准确率约为60%。但该公司没有披露Lingo-1模型所使用的大语言模型来源，也尚未给出该模型何时整合到其自动驾驶汽车中的时间表。
在Wayve公司之前，Google、机器人公司Covariant都在使用自然语言对机器人进行训练。Google今年7月推出了RT-2机器人，同样使用了视觉语言动作模型（VLAM）。
Wayve公司及其背景
Wayve公司由Alex Kendall、Amar Shah（2020年离开）联合创立于2017年的英国剑桥，他们都是剑桥大学博士毕业生。
目前，Wayve公司的深度学习模型采用强化学习和模仿学习相结合的方式训练，其中强化学习通过反复试错学习，模仿学习则复制人类驾驶员的行为。另外，Wayve公司使用深度学习和摄像头来引导车辆，而不是成本更高的激光雷达和其他传感器。该公司已经与英国在线杂货商Ocado、英国超市Asda、英国包裹递送公司DPD合作，从后者的城市送货车辆中收集数据。
自创立以来，Wayve吸引了包括微软、微软天使投资人Baillie Gifford、维珍集团、Meta Platforms公司AI首席科学家Yann LeCun（杨立昆）等投资方。根据创投数据库Crunchbase，Wayve公司在总共6轮融资中获得了超过2.57亿美元。2022年年初，CNBC估算Wayve公司当时的估值可能已经超过了10亿美元。
参考链接：
https://www.ft.com/content/a5a5f2ea-e95f-4358-9f80-d10c5ed90453
https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/
华为发布新车，称无限接近L3智能驾驶
9月12日，华为发布和赛力斯合作的AITO问界新M7系列车型，该车有五座和六座两个版本，官方定价为24.98万到32.98万元。余承东称，该车搭载的辅助驾驶系统无限接近L3级，无需依赖高精地图。
新问界M7与旧版有什么不同？
去年7月，定位中大型增程式SUV的问界M7上市，为三排六座车型，配备有华为鸿蒙智能座舱。本次推出的新款问界M7除了提供三排六座车型和两排五座两种车型外，主要特点还是「智能化」。
新问界M7包括1个顶置激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清视觉感知摄像头及12个超声波雷达等27个感知硬件，并搭载华为智能辅助驾驶系统ADS 2.0，可以识别侧翻车辆、掉落的大纸箱、落石、倒地大树等异形障碍物，并减速刹停。
华为智能辅助驾驶系统ADS 2.0于今年4月推出，通过多传感器融合感知与智能驾驶大模型算法，ADS 2.0可应用于高速、城区、泊车等场景，且无需依赖高精度地图。余承东称，华为ADS 2.0已无限接近于L3高阶智能驾驶，即不需要驾驶员时刻监控车辆，在特定场景中可以提供更长的无人驾驶时间。据华为计划，ADS2.0将在2023年第四季度实现45个无图城市的落地。
新问界M7并非华为自己造的车
AITO问界是华为与赛力斯共同推出的品牌。目前华为与车企的合作分为3类，分别是向车企提供零部件的垂直零部件供应模式、向车企提供全栈集成解决方案的HI（Huawei Inside）模式，以及介入产品开发和渠道的华为智选模式。
AITO问界便是华为智选模式的产物，该模式由华为提供整车技术和分销，也是华为当前车BU的主要营收来源。
华为造车：任正非想要Inside模式，余承东想要ToC模式
华为智能汽车解决方案业务成立于2019年5月，当时工信部已提出到2020年，实现构建支撑L3级及以上的智能汽车技术体系的目标。不过那一年，蔚来、小鹏等造车新势力都处在低谷，蔚来因动力电池模组缺陷等原因导致交付困难，前半年交付量腰斩；小鹏汽车2019年销量的目标完成度仅为41.52%。华为认为这是自己的机会。
智能汽车解决方案业务成立后，任正非称华为将以零部件供应商身份进入汽车业，即采用Inside模型，是一项面向车企的ToB业务，顶层战略是「不造车」，即不做ToC业务。
不过，2021年4月，余承东掌舵智能汽车解决方案BU后，华为不断加大在新能源汽车领域的投入，并深化与其他汽车制造商的合作，试图在ToC领域施展拳脚。
今年3月，AITO汽车、华为终端微博发布的相关问界汽车内容中，采用了「HUAWEI 问界」的标签，但被紧急叫停。有内部人士称，华为高层中始终对余承东ToC路线存有质疑。3月末，任正非发布公告，强调不能使用「华为」或「HUAWEI」在整车宣传和外观上，并将「华为不造车」的时限延长5年，此前，他于2020年签发的一份「有效期3年」不造车的文件即将到期。
华为智选车困境重重
目前，华为智选车只有AITO问界一个品牌，且难与造车新势力匹敌。根据AITO问界公众号零散披露的数据，今年4月、5月、8月，AITO问界交付新车分别为4585辆、5629辆，和5018辆。而仅8月，埃安、理想、蔚来、深蓝等销量均已过万。
今年4月，余承东表示，AITO问界面临巨大压力：「国内合作伙伴中，新势力不太可能在智能化上选择华为，国际巨头因某种原因也不会选，传统车企如果怕失去灵魂也不会选择。」
今年8月，有传言称，类似「荣耀单飞」，华为拟分拆智能汽车解决方案BU，正与重庆国资委密切接洽合作事宜，华为后来否认了该消息。
华为已在车业务上投入巨大。根据华为2022年财报，公司汽车业务累计投入已达30亿美元，研发团队达到7000人，但这一年华为智能汽车解决方案业务收入仅有20.77亿元。
华为在造车业务上能走多远，或者这部分业务是否被分拆，都取决于余承东能卖出多少智选车。目前，华为正战略性收缩部分不具备竞争优势的业务，为了拉动新问界M7销量，华为宣布，首期购买问界新M7车型的消费者可以获得华为Mate60系列手机或折叠屏手机Mate X5的优先购买权。
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我们是一个诞生于GPT浪潮、由《第一财经》YiMagazine孵化的全新内容IP。
和每一位关心技术、关注人类命运的读者一样，我们希望在这个充满不确定性的时代，更好地理解快速变化的科技世界，也更好地理解生而为「高级智能」的我们自己。
在这个目标下，我们计划从学术、商业、伦理、监管等多个角度报道和讨论与“智能”相关的议题。请注意，我们说的智能，不只是 AI。
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智能周报｜英伟达二季度营收首超英特尔；美国裁定AI生成的艺术不受版权保护；Arm将上市；Hugging Face估值40亿美元…
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